Trois scénarios face à l'intelligence artificielle

4 octobre 2026 · Aliocha Iordanoff

Je dirige deux entreprises. J’ai fondé Sémawé, où nous accompagnons des organisations dans leur transformation, puis Heterostasia, son entreprise sœur, consacrée à ce que l’intelligence artificielle change dans le travail. J’utilise l’IA tous les jours, dans presque tout ce que je fais. Je réfléchis aussi à ces questions en philosophe. Qu’est-ce qui fait qu’on reste soi en se transformant ? Quand le contexte change, à quel moment faut-il résister, et à quel moment évoluer ? J’appelle hétérostasie cette capacité à durer en changeant de forme, et elle a donné son nom à mon entreprise.

Je parle donc depuis une position engagée, tout en ayant mes propres doutes et réflexions. Je préfère le dire pour qu’en me lisant vous sachiez d’où je parle !

Pour ou contre, une question que je comprends

Quand une technologie nouvelle touche à nos valeurs, ou qu’elle soulève en nous des interrogations profondes, je comprends qu’on se demande s’il faut être pour ou contre. La question vient naturellement. Elle repose pourtant sur une vision du monde à deux camps, et elle place la discussion dans un registre moral. Chacun est invité à se positionner avant d’avoir des informations précises, avec un sous-entendu qui ressemble à celui des gentils et des méchants. « Es-tu avec moi ou contre moi ? Es-tu pro ou anti ? »

Avoir une position morale sur un sujet n’a rien d’interdit. Il me semble utile, en revanche, d’avoir conscience de ce que cette alternative produit dans notre propre réflexion et dans celle des autres. Dès qu’elle est posée, chacun défend son camp et le raisonnement s’arrête.

Elle a un autre effet, moins visible. On pourrait croire qu’être contre quelque chose est une manière d’en être indépendant. L’analyse transactionnelle décrit plutôt ce mouvement comme une contre-dépendance. Celui qui se définit comme anti continue de se définir par rapport à ce qu’il refuse, et sa pensée reste centrée sur l’objet de ses reproches.

Je signale ces effets sans juger ceux qui se posent la question ainsi.

Rester en dehors est devenu difficile

Être pour ou contre l’IA suppose qu’on puisse décider de rester en dehors, puis décider d’y entrer. Or même une organisation qui choisirait de rester en dehors travaille avec des clients qui l’utilisent. Elle émet des factures électroniques, réserve ses billets de train sur l’application de la SNCF, dont l’assistant fonctionne avec une IA, et interroge des moteurs de recherche qui s’en servent pour classer leurs résultats.

Nous menons en ce moment une enquête sur les usages de l’IA en entreprise, pour préparer un livre blanc. Dans tous les entretiens réalisés à ce jour, nos interlocuteurs nous disent la même chose, à savoir que les salariés s’en servent de toute façon. Là où l’entreprise n’a pas pris de licence, ils l’utilisent sur leur téléphone, avec leur compte personnel. Beaucoup paient de leur poche un abonnement d’une vingtaine d’euros par mois, parce que l’outil leur fait gagner un temps considérable sur certaines tâches. Ils n’en parlent pas. Le temps gagné est réemployé ailleurs, là où la pression est moins forte, et le travail rendu passe pour entièrement humain. L’organisation n’en retire alors que les effets négatifs d’une pratique taboue et cachée.

Le vote pour ou contre a un second défaut. Il fait d’une décision de gestion une affaire de loyauté à des valeurs morales. Celui qui doute passe pour un frein, celui qui s’enthousiasme pour un naïf. J’ai décrit dans un autre article comment ces jugements se fabriquent.

Regarder les conséquences avant de se positionner

Je crois que la question du pour ou contre est mal posée, parce qu’elle oblige à prendre une décision avant d’avoir regardé les conséquences de chaque choix. Je préfère partir de trois scénarios. On peut se servir de l’IA à fond, s’en servir de manière limitée, ou ne pas s’en servir du tout.

Le tableau ci-dessous croise ces trois scénarios avec cinq sujets qui comptent pour n’importe quelle entreprise. Chaque case contient une question, à laquelle seule votre situation peut répondre.

Les conséquences d’un choix n’apparaissent pas toutes immédiatement. Certaines se voient dans les premières semaines, d’autres au bout d’un an ou deux, d’autres encore dans le temps long. Pour chaque scénario, je vous propose donc d’écrire ce que vous prévoyez à court terme, à moyen terme et à long terme.

Ajoutez ensuite, à côté de chaque prévision, votre degré de confiance. À quel point croyez-vous que cela va se produire ? Prenons une prévision courante, « à court terme, l’IA va me faire gagner du temps ». En y réfléchissant, vous réaliserez peut-être que vous allez d’abord tâtonner, et que le gain viendra plutôt à moyen terme.

L’exercice a un second intérêt. Il sépare ce qui dépend de vous de ce qui vous dépasse. Lorsque je réalise que ce que je désire dépend de quelque chose que je ne maîtrise pas, plusieurs comportements s’offrent à moi. Je peux m’obstiner, continuer en sachant que je ne crois pas aux effets de mes actes, ou ajuster mon comportement à ce en quoi je crois.

S’en servir à fond

C’est le choix que j’ai fait pour mes entreprises.

À court terme, la prévision la plus répandue est le gain de temps. Or les premières semaines demandent d’apprendre à donner à l’outil le contexte de l’organisation, de repérer les tâches où il est fiable et celles où il invente, et de payer des abonnements avant d’en voir le bénéfice. Si vous prévoyez un gain immédiat, quelle confiance lui accordez-vous ?

À moyen terme, je crois qu’un usage intensif donne plus vite l’expérience et la maturité dont on a besoin pour décider. En un an, l’IA m’a permis de créer des outils qui n’existaient pas dans mon entreprise, de résoudre des problèmes restés sans solution et de retirer à l’équipe des tâches fastidieuses. D’autres conséquences arrivent dans le même délai. Un de mes associés constate qu’il s’oriente moins bien depuis qu’il suit un GPS, et craint le même effet sur sa capacité à rédiger et à synthétiser. Un autre me dit « quand je n’ai plus de jetons, je ne peux plus travailler ». Une équipe peut aussi se séparer entre ceux qui avancent vite et ceux qui décrochent.

À long terme, ma conviction est que freiner reste toujours possible, et qu’on freine mieux quand on connaît les usages qui ont dérapé. Cette conviction a ses zones d’incertitude. Les prix et les quotas des fournisseurs ne dépendent pas de moi. Ce qui dépend de moi, c’est de prévoir de quoi travailler quand l’outil manque, et de pouvoir changer de fournisseur. Si vous faites ce choix, à quel point croyez-vous pouvoir revenir en arrière dans cinq ans ?

Je me pose cette question sans en faire un critère absolu. Je dépends déjà de beaucoup de choses sur lesquelles je ne peux pas revenir. Si mon fournisseur d’électricité cessait de me livrer, je ne pourrais plus travailler. Cette dépendance ne me cause aucun stress, alors même que le marché de l’énergie est en tension dans le monde entier. Je l’accepte, comme j’en accepte beaucoup d’autres.

S’en servir de manière limitée

À court terme, ce scénario change peu de choses. Les habitudes de travail restent en place, le coût est faible et l’on garde la main sur ce qu’on confie à l’outil. La confiance qu’on peut accorder à ces prévisions est élevée, parce qu’elles dépendent presque entièrement de soi.

À moyen terme, la prévision habituelle est qu’on saura reconnaître le moment d’aller plus loin. Je vous invite à noter votre confiance dans cette prévision. Avec un usage occasionnel, on pose des questions vagues, sans donner le contexte de l’organisation, et l’outil répond de façon moyenne. Ces réponses moyennes peuvent confirmer la méfiance de départ, sans qu’on ait vu ce que l’outil fait bien ni les endroits où il se trompe avec aplomb.

À long terme, deux évolutions sont possibles. Si les prix montent fortement, ou si l’outil déçoit durablement, ce scénario aura été le plus sage. Si les usages continuent de s’étendre, l’écart d’expérience avec ceux qui pratiquent davantage se sera creusé. Aucune de ces deux évolutions ne dépend de vous. Quelle probabilité donnez-vous à chacune ?

Ne pas s’en servir du tout

Ceux qui font ce choix ont des raisons différentes. Certains veulent protéger des savoir-faire qui demandent des années à être acquis. D’autres voient dans l’IA une menace pour leur métier. D’autres encore voient très bien les bénéfices qu’ils pourraient en tirer, et s’abstiennent à cause de la consommation d’énergie, avec l’idée de contribuer ainsi à préserver le climat et la biodiversité. Je ne discute pas ici la valeur de ces raisons.

À court terme, rien ne change dans le travail, et l’on reste en accord avec ses valeurs. Cette conséquence est réelle et immédiate, et elle dépend entièrement de soi.

À moyen terme, les clients et les partenaires qui utilisent l’IA modifient leurs délais et leurs attentes. Une partie de l’équipe s’en sert peut-être déjà sans le dire, comme le montrent nos entretiens. Que prévoyez-vous pour votre organisation dans deux ans, et avec quelle confiance ?

À long terme, ce scénario s’accompagne souvent d’une prévision sur le monde. Celui qui s’abstient pour le climat suppose que son abstention y contribue. Je vous propose de formuler cette prévision en entier, puis de noter votre confiance. À quel point croyez-vous que le climat reviendra dans les fourchettes que nous connaissions au siècle dernier, et que votre choix y aura contribué ? Les ordres de grandeur sont dans l’article sur la consommation d’une requête. On peut répondre que l’on n’y croit guère et garder son choix par cohérence avec ses valeurs. Il me paraît utile de savoir laquelle de ces deux raisons on suit.

Ce que nous craignons de perdre

L’objection que j’entends le plus souvent porte sur les compétences. À force de confier à l’outil la rédaction, le résumé et la synthèse, nous ne saurions plus les faire. Cette crainte est sérieuse et je n’ai pas fini d’y réfléchir. J’y consacrerai un prochain texte.

Je verse déjà un exemple à la réflexion. Au XIXe siècle, des artisans tisserands ont brisé les métiers mécaniques, en Angleterre et ailleurs en Europe. Les métiers mécaniques se sont développés malgré eux. Aujourd’hui, dans la plupart des familles, plus personne ne sait tisser à la main ni carder la laine. À quel point pensons-nous qu’il serait bon d’y revenir ?

Dépendants, indépendants ou autonomes

La peur de dépendre de l’IA revient dans presque toutes les discussions. Avez-vous déjà fait la liste de ce dont vous dépendez pour faire votre travail, et sur quoi vous n’avez aucune prise ? L’électricité, l’eau, les transports, l’état des routes, l’ordre public, l’existence même de vos fournisseurs en font partie.

Imaginez maintenant un monde où personne ne dépendrait de personne. Aucun individu n’y aurait besoin des services d’une entreprise, et aucune entreprise de ceux d’une autre. Cette image aide à sortir de l’alternative entre être dépendant et être indépendant, qui ne décrit aucune situation réelle.

Je défends une autre notion, celle d’autonomie. Être autonome, c’est rester capable de prendre ses décisions par soi-même, en interdépendance avec tout ce qui compose son environnement. Cela suppose d’assumer que nous dépendons de cet environnement, et qu’il dépend de nous. Les IA elles-mêmes dépendent de leurs utilisateurs. Sans utilisateurs, sans données et sans retours d’usage, elles n’existent plus. Et beaucoup d’entreprises ne pourraient déjà plus faire sans elles une partie de ce qu’elles font.

On peut croire à un retour en arrière. Cette question me paraît relever de l’idéologie plus que de la pratique. Je reviendrai dans un autre article sur nos dépendances, celles que nous voyons parce que nous venons de les acquérir, et celles qui sont là depuis si longtemps que nous n’en avons plus conscience.

Ce que le refus change, et ce qu’il ne change pas

Ceux qui critiquent l’IA s’alarment eux-mêmes de la vitesse à laquelle elle progresse. Dans le même temps, une partie de la population refuse délibérément de s’en servir. Les deux faits coexistent, ce qui suggère que le refus individuel pèse peu sur le rythme d’une technologie.

Des techniques ont pourtant reculé. L’Allemagne a fermé ses derniers réacteurs nucléaires en avril 2023, et l’Union européenne n’autorise la culture que d’un seul maïs génétiquement modifié, cultivé presque uniquement en Espagne et au Portugal. Dans les deux cas, le recul est venu de décisions politiques, après des années de débat public.

Ces décisions collectives arrivent après l’usage. Souvenez-vous du début des années 2000. On parlait fort au téléphone dans la rue, et le portable servait de signe extérieur de pouvoir d’achat et de modernité. Vingt ans d’un usage sans retenue ont suivi. Aujourd’hui, notre société discute d’interdire les smartphones à l’école et de fermer les réseaux sociaux aux plus jeunes, et les responsables politiques se sont saisis du sujet. Il aura fallu deux ou trois décennies, et l’expérience collective des effets de cet usage, pour arriver à ce début de régulation.

Je crois qu’il en ira de même pour l’IA. On encadre mal ce qu’on n’a pas pratiqué. Un débat sur la régulation reste difficile tant que les discours mystifient la technologie, ou en font un absolu, sans s’appuyer sur l’expérience de ceux qui s’en servent.

Faire l’exercice dans votre organisation

Reprenez le tableau des trois scénarios, présenté plus haut dans cet article, et remplissez-le en équipe de direction, en une séance, sans chercher à conclure. Chacun répond d’abord seul, avec ses prévisions aux trois horizons et sa confiance dans chacune, puis vous comparez. Les désaccords montrent où chacun place ses craintes et ses espoirs, et ce sont eux qu’il faut discuter.

Recommencez ensuite service par service, car le choix n’a aucune raison d’être le même partout. Un cabinet d’architectes peut s’en servir à fond pour rédiger ses pièces écrites et s’en passer entièrement pendant les rendez-vous de chantier. La décision se prend alors usage par usage, en sachant ce que chacun remplace.